\section{结论与展望}

\subsection{本文的主要内容}

本文首先回顾了采用均匀采样策略的经典BPR推荐算法，然后分析其在随机梯度学习算法中导致收敛缓慢的原因。而后在隐式反馈的基础上加入内容信息提出了非均匀的适应性采样策略，并将其融入BPR推荐框架中。实验证明本文所研究的方法的确能够提高推荐效果。

\subsection{进一步的研究工作}
尽管本文实验证明通过加入内容信息的确有助于提高推荐效果，但是对于加入内容信息的适应性采样策略在整个学习过程每个阶段的影响仍然有待研究。同时对于一些已有的一些融合内容信息的推荐方法，比如采用Word2Vec技术，还需进一步的研究调查在这些融合内容信息的不同推荐方法中的特点，适用性及其局限性。